过程数据在铜冶炼生产中扮演着重要的角色,其准确性一方面关系到铜冶炼过程的生产安全和产品性能,另一方面直接影响铜冶炼企业的长期经营决策。但过程数据在采集和记录的过程中不可避免地会受到误差的干扰,使其不能满足物料平衡或元素平衡等关系约束。数据校正技术通过综合应用冗余数据预处理、数据协调、显著误差检测等多种技术,达到发现、追溯和消除误差的目的,从而使平衡关系约束得到满足,以提高过程数据的质量,为铜冶炼企业进行有效的经营核算打下坚实基础。本文以国内某铜冶炼公司为背景,分析该公司铜冶炼过程的数据形式和平衡关系,一方面,其冗余数据在协调前需进行预处理,以提高数据的有效性和一致性;另一方面,铜冶炼数据协调模型非线性且变量维度大,一般方法不适用于对该模型的求解,或求解效果不佳。为解决冗余数据的匹配规整和异常追溯等预处理问题,本文提出分段自适应动态时间弯曲(DTW)算法,该方法分为自适应DTW算法和分段子序列匹配算法两个部分。自适应DTW算法在DTW算法的基础上通过加入长度可变的滑动窗口,使待匹配序列自适应滑动对齐。基于自适应DTW算法,分段子序列匹配算法通过对主序列进行分段滑动匹配,高效完成子序列匹配任务。仿真实验表明,所提方法不仅能对序列进行准确的自适应滑动对齐,且能大幅降低子序列匹配运算时间,对于冗余数据匹配工作具有很高的鲁棒性和实用性。由于铜冶炼数据协调模型所对应优化问题非线性、变量维度大,本文提出乘子转换算法对其进行求解,该方法通过拉格朗日乘子转换将原高维优化问题转换为低维问题,并使用改进的变量上下限约束方法对原变量进行约束和还原,转换后问题使用改进的差分进化(DE)算法进行搜索求解,其变量维度与原问题约束数量直接相关。仿真实验表明,所提方法稳定性、鲁棒性高,且有着理想的求解速度,可有效应对铜冶炼中的非线性数据协调问题。最后本文叙述基于所提方法的数据校正系统在国内某铜冶炼公司SAP平台中的设计实现。通过该数据校正系统,铜冶炼公司的数据校正问题能够得到准确、高效的解决,为其平衡核算和经营决策提供良好的数据和理论支持。